[发明专利]医学影像处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种医学影像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取与目标任务对应的至少两份原始三维医学影像；对至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理，得到融合三维医学影像；基于融合三维医学影像中各体素的体素信息，对融合三维医学影像进行至少一次的插值处理，得到重构三维医学影像；基于各原始三维医学影像分别所属的类别标签，确定与重构三维医学影像对应的目标类别标签；重构三维医学影像和对应的目标类别标签用于构成对医学影像分类模型进行目标任务训练的训练数据。采用本方法能够提升医学影像分类模型的泛化性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种医学影像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能(AI，ArtificialIntelligence)的发展，AI在医疗领域上的应用也越来越为广泛，例如，可以基于机器学习模型对正常医学影像和异常医学影像进行分类。然而，在一些突发性情况或样本数量特别少的情况下，医院所提供的医学数据的类别往往存在缺失。例如，在突发新冠肺炎的情况下，由于新冠肺炎患者较少，医院只能提供少量的针对新冠肺炎患者所拍摄的异常医学影像，而此种类别缺失的医学数据会对机器学习模型的训练带来了极大的困难，从而导致训练后的机器学习模型缺少泛化性，因此，急需一种能够提升机器学习模型泛化性的医学影像处理方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升机器学习模型泛化性的医学影像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种医学影像处理方法，所述方法包括：

获取与目标任务对应的至少两份原始三维医学影像；

对所述至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理，得到融合三维医学影像；

基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息，对所述融合三维医学影像进行至少一次的插值处理，得到重构三维医学影像；

基于各所述原始三维医学影像分别所属的类别标签，确定与所述重构三维医学影像对应的目标类别标签；所述重构三维医学影像和对应的目标类别标签用于构成对医学影像分类模型进行目标任务训练的训练数据。

一种医学影像处理装置，所述装置包括：

交叠融合模块，用于获取与目标任务对应的至少两份原始三维医学影像；对所述至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理，得到融合三维医学影像；

重构模块，用于基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息，对所述融合三维医学影像进行至少一次的插值处理，得到重构三维医学影像；

标签确定模块，用于基于各所述原始三维医学影像分别所属的类别标签，确定与所述重构三维医学影像对应的目标类别标签；所述重构三维医学影像和对应的目标类别标签用于构成对医学影像分类模型进行目标任务训练的训练数据。

在一个实施例中，所述交叠融合模块还用于获取目标任务，并确定与所述目标任务对应的目标部位；获取不同生物对象的所述目标部位的原始三维医学影像，且获取的所述原始三维医学影像的数量为至少两份；其中，所述至少两份原始三维医学影像所对应的数据源不同，和/或，所述至少两份原始三维医学影像所对应的类别标签不同。

在一个实施例中，所述交叠融合模块还包括重采样模块，用于确定所述至少两份原始三维医学影像中的每份原始三维医学影像各自所包括的原始二维医学影像的数量；当所述数量不一致时，对所述至少两份原始三维医学影像进行重采样处理，使得所述至少两份原始三维医学影像均包括有相同数量的原始二维医学影像；对重采样处理后的至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理，得到融合三维医学影像。